基于Shapley值的農機總動力組合預測方法

摘要：從某種程度上來說，農機總動力發展水平可以反映一個國家或地區的農業機械化整體發展水平，是農機化發展規劃的一項重要內容。與傳統的單一預測方法相比，基于Shapley值的組合預測方法具有更多的優勢。從這個角度來說，對基于Shapley值的農機總動力組合預測方法進行分析與研究很有必要。鑒于此，本文擬從Shapley值簡介、基于Shapley值的農機總動力組合預測方法等兩個方面來進行分析和闡述，以期加深對這一問題的認識與理解程度。

關鍵詞：Shapley值；農機總動力組合；預測；方法

中圖分類號： S23-0 文獻標識碼： A 文章編號： 1674-0432（2013）-14-65-1

所謂農機總動力主要指的是用于農、林、牧、漁業生產與運輸的所有機械動力的總和。為了更好的保證農機總動力的發展，我們需要對其進行定期或者是不定期的預測。傳統的農機總動力預測方法比較單一，預測精度也很低，對現實的實踐工作沒有太大的指導意義。基于Shapley值的組合預測方法是一種比較新型的預測方法，具有精度高等特點和優勢，目前已經在農機總動力組合中得到了較為廣泛的應用。在對基于Shapley值的農機總動力組合預測方法這一問題進行分析之前，我們先來了解一下Shapley值。

1 Shapley值簡介

早在1953年Shapley就提出了Shapley值的概念，從而為解決n人討價還價博弈中每個參與者的分配比例提供了一種科學有效的方法。近年來，有不少學者根據社會發展的需要，對Shapley值進行了必要的改進，使這種方法不斷趨于合理。比如學者卜心怡、胡桂武等考慮到成員貢獻知識量對知識共享目標實現的重要性，對Shapley值法進行了一番修正，重新規定了各成員的收益分配額。比如學者王岳峰等在借鑒多人合作對策Shapley值法的基礎上，考慮到風險、投資等多種因素對利益分配結果的影響，重新對虛擬企業伙伴的利益分配額進行了調整與改進?？梢哉f，改進后的Shapley值法實用性和可行性更好了，適用范圍也不斷擴大。

2 基于Shapley值的農機總動力組合預測方法

組合預測方法與傳統的單一預測方法相比，精度更高，在某種程度上可以為農機總動力的順利運行與發展提供可靠保障。為了理解與闡述的方便，我們將以農機總動力較為發達的遼寧地區為例，對基于Shapley值的組合方法在農機總動力預測中的應用進行一番比較深入詳細的說明。這里選取的主要是遼寧省從1994年至2004年10年間的有關農機總動力的原始數據。對于農機總動力組合的預測方法，首先是要建立一系列的預測模型，比如一元線性回歸模型、三次指數平滑模型以及BP神經網絡模型等。首先，一元線性回歸模型的建立。根據遼寧省農機總動力的歷史統計數據隨時間不斷增加的情況，我們可以采用一元線性回歸模型對其進行預測。具體的預測模型為：Y=359.11966+61.24709T，其中，Y為農機總動力，T為時間變量，也即1994-2004。其次，三次指數平滑模型的建立。為了能從模型中更直觀地發現農機總動力的發展趨勢，我們需要建立三次指數平滑模型。具體的模型如下：yt+T'=at+btT'+ctT'2，其中，yt+T'是農機總動力的預測值，T'和t代表的是預測的時間周期數以及預測的起始年，而at、bt、ct表示的則為三次指數的平滑系數；最后，BP神經網絡模型的建立。BP神經網絡在預測領域應用的比較多，具體的預測模型為：n1=n+m+r，其中，n、m分別為輸入、輸出的神經元個數，而r是1～10之間的任意一個常數。所謂組合預測方法就是將以上三種方法加以有效整合，統計結果顯示，一元線性回歸模型的誤差是最大的，三次指數平滑模型的誤差次之，而神經網絡模型的誤差是最小的。不過將神經網絡模型的預測結果與基于Shapley值的組合預測方法相比，其精確度又有所遜色。所以，在對農機總動力進行預測時，應盡量采用基于Shapley值的組合預測方法。

3 結語

隨著我國社會經濟以及科學技術的不斷發展，農機總動力也已經取得了不小的進步與發展。對于一些農業基礎地位比較突出的國家和地區來說，加強對農機總動力的預測具有非常重要的意義和價值。對于農機總動力的預測，目前比較常用的預測方法就是基于Shapley值的組合預測方法。本文從Shapley值簡介、基于Shapley值的農機總動力組合預測方法等兩個方面進行了分析和闡述，希望可以為以后的相關研究和實踐提供某些有價值的參考和借鑒。在具體進行闡述的過程中，可能由于各種各樣的原因，還存在著這樣那樣的問題，在以后的研究與實踐中要加以規避。

參考文獻

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作者簡介：孟金鳳，吉林輝南人，任職于輝南縣農業機械化技術推廣站，研究方向：農機技術推廣。